Bright Data MCP로 Zencoder에 웹 접근 권한 부여하기

이 블로그 게시물에서 배울 내용:

Zencoder가 무엇이며 AI를 활용한 소프트웨어 개발 향상을 위해 어떤 제품을 제공하는지.
웹 접근 기능을 추가하면 출력 결과가 더 신뢰할 수 있고 정확해지는 이유.
Bright Data가 웹 스크래핑, 검색, 탐색, 브라우저 자동화를 위한 Zencoder 통합을 어떻게 지원하는지.
MCP를 사용하여 Bright Data를 Zencoder Zenflow(및 IDE 플러그인)에 연결하는 방법.
공식 Agent Skills를 사용하여 Zencoder 제품에 Bright Data 지식을 부여하는 방법.
Bright Data + Zencoder 통합이 가능하게 하는 것들을 완전한 예제로 설명.

바로 시작해 봅시다!

Zencoder란 무엇인가?

Zencoder는 자율적인 페어 프로그래머로 작동하는 AI 기반 코딩 에이전트 솔루션을 제공하는 회사입니다.

주요 제품은 Zenflow로, IDE, CI/CD 파이프라인, 데스크톱 환경 전반에 걸쳐 멀티 에이전트 워크플로를 실행하는 AI 오케스트레이션 플랫폼입니다. 전체 코드베이스 컨텍스트, 구조화된 워크플로, 내장된 품질 게이트를 활용하여 에이전트가 코드를 계획, 빌드, 테스트, 검증할 수 있도록 합니다. 최종 목표는 소프트웨어 개발 및 운영 작업을 대규모로 자동화하는 것입니다.

Zenflow는 두 가지 모드를 지원합니다:

Zenflow Code: 소프트웨어 개발(빌드, 테스트, 리팩토링)을 위한 AI 에이전트.
Zenflow Work: Jira, Slack 등의 도구를 아우르는 엔터프라이즈 워크플로를 위한 AI 에이전트.

참고: Zencoder는 Visual Studio Code 및 JetBrains의 IDE 에이전트를 통해서도 사용할 수 있습니다.

Zencoder 제품이 지원하는 주요 기능은 다음과 같습니다:

멀티 에이전트 오케스트레이션: 여러 AI 에이전트가 계획, 코딩, 검토, 감사 작업에서 협력합니다.
전체 코드베이스 컨텍스트: 에이전트가 행동하기 전에 멀티 레포 아키텍처와 종속성을 이해합니다.
구조화된 워크플로: “스펙 → 계획 → 빌드 → 테스트 → 검증” 파이프라인이 즉흥적인 프롬프팅을 대체합니다.
내장 검증: 자동화된 테스트, 린팅, 코드 리뷰가 출력 수락 전 품질을 보장합니다.
병렬 실행: 여러 에이전트가 격리된 환경에서 동시에 실행됩니다.
크로스 툴 통합: GitHub, Jira, Slack, CI/CD 시스템 등과 함께 작동합니다.
엔터프라이즈 제어: 역할 기반 접근, 승인 게이트, 감사 로그, 컴플라이언스 지원(SOC 2, ISO).
자율 스케줄링: 에이전트가 종속성 업데이트나 PR 검토 같은 반복 작업을 자동으로 실행합니다.

공식 문서에서 더 자세히 알아보세요.

Zencoder AI 에이전트에 웹 탐색 및 데이터 수집 기능을 부여해야 하는 이유

다른 LLM 기반 솔루션과 마찬가지로, Zencoder 에이전트도 근본적인 한계인 정보 노후화에 제약을 받습니다. 대형 언어 모델은 학습 데이터셋에서 파생된 응답을 생성하기 때문에 과거의 고정된 시간 범위 내에서만 작동합니다.

빠르게 진화하는 기술 생태계에서 이러한 지연은 큰 장애물입니다. 코딩 에이전트가 더 이상 사용되지 않는 라이브러리 메서드를 제안하거나 중요한 새 보안 업데이트를 놓칠 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하려면 AI 모델에 실시간 웹 연결이 필요합니다. 바로 이 지점에서 Bright Data가 등장합니다!

Bright Data의 AI 준비 인프라를 통해 Zencoder 에이전트는 초기 학습의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 기능을 갖추게 됩니다:

실시간 검색 수행: Google이나 다른 검색 엔진에서 최신 문서와 정보를 검색하여 환각과 오래된 제안을 줄입니다.
정확성 검증: Stack Overflow 토론이나 GitHub 이슈와 코드 스니펫을 교차 확인하여 디버깅 정확도를 향상시킵니다.
구조화된 데이터 추출: 라이브 웹 페이지에서 데이터를 수집하여 로컬 저장소를 채우거나 개발 및 테스트용 현실적인 목 데이터를 생성합니다.
문서 강화: README 파일이나 내부 프로젝트 위키에 신뢰할 수 있는 고평판 URL을 추천합니다.
그리고 훨씬 더 많은 것들…

Bright Data의 결정적 강점은 195개국에 걸친 4억 개 이상의 주거용 IP로 구성된 방대한 글로벌 프록시 네트워크입니다. 이 인프라는 무제한 동시 접속, 99.99% 가동 시간, 99.95% 성공률을 제공합니다.

Bright Data를 Zencoder 제품에 통합하면 구조화되고 최신의 맥락적 웹 데이터를 기반으로 하는 확장 가능한 AI 에이전트가 탄생합니다.

Zencoder AI 에이전트를 Bright Data의 웹 데이터 인프라에 연결하는 방법

Bright Data는 두 가지 통합을 통해 Zencoder를 지원합니다:

Bright Data Web MCP: 웹 데이터 접근, 추출, 브라우저 자동화를 위한 70개 이상의 도구를 제공하는 MCP 서버.
Bright Data 스킬: Zencoder 에이전트가 Bright Data 솔루션을 효과적으로 활용하도록 안내하는 Agent Skills.

이 두 가지 접근 방식은 대안이 아니라 시너지를 발휘합니다. 구체적으로, 특정 스킬은 Web MCP 도구의 최적 사용을 위한 가이드를 제공합니다.

중요: 다음 챕터에서는 MCP와 Agent Skills를 통해 Bright Data를 Zenflow에 통합하는 방법을 다룹니다. Zencoder IDE 플러그인도 동일한 구성 파일에 의존합니다. 따라서 설정은 동일합니다(UI 스크린샷과 일부 세부 지침만 다릅니다).

Bright Data Web MCP

Bright Data Web MCP는 Bright Data의 API 기반 제품 및 서비스와 상호 작용하기 위한 70개 이상의 도구를 제공합니다.

Rapid 모드(무료 티어)에서도 핵심 도구에는 다음이 포함됩니다:

도구	설명
`search_engine` + 병렬 사용을 위한 배치 버전	Google, Bing 또는 Yandex 결과를 구조화된 JSON 또는 Markdown으로 검색
`scrape_as_markdown` + 병렬 사용을 위한 배치 버전	안티봇 보호 우회를 처리하면서 모든 웹 페이지를 깔끔한 Markdown으로 변환
`discover`	순위가 매겨진 관련 웹 결과를 반환하는 AI 기반 검색

그런 다음, Pro 모드는 GitHub, NPM, PyPI, Amazon, LinkedIn, Yahoo Finance, YouTube, Zillow, Google Maps 및 40개 이상의 플랫폼에서 구조화된 데이터 추출을 위한 고급 기능을 제공합니다. 또한 전체 브라우저 자동화 도구도 제공합니다.

Bright Data 스킬

Bright Data 스킬에는 다음이 포함됩니다:

스킬	설명
`search`	웹 검색을 수행하고 구조화된 결과를 반환
`scrape`	봇 보호 처리와 함께 페이지를 깔끔한 Markdown으로 스크래핑
`data-feeds`	예약된 폴링으로 40개 이상의 사이트에서 구조화된 데이터 추출
`bright-data-mcp`	향상된 검색, 스크래핑, 자동화를 위한 Web MCP 도구 오케스트레이션
`brightdata-cli`	스크래핑, 프록시, 데이터셋 관리를 위한 Bright Data CLI 사용 가이드
`bright-data-best-practices`	Bright Data API를 올바르고 효율적으로 사용하기 위한 참조 자료
`scraper-builder`	안내된 사이트 분석 및 추출 단계를 통해 프로덕션 스크래퍼 빌드
`competitive-intel`	시장 및 경쟁사에 걸쳐 웹 데이터를 사용한 실시간 경쟁 분석
`seo-audit`	실시간 웹 신호, 구조, 순위 지표를 사용한 SEO 감사
`design-mirror`	UI 디자인 패턴, 토큰, 컴포넌트 구조 재현

공통 단계

다음 두 챕터에서는 MCP와 Agent Skills를 사용하여 Bright Data를 Zenflow에 통합하는 방법을 각각 살펴봅니다. 우선 시작하기 전에 필요한 몇 가지 공통 설정 단계에 집중하겠습니다.

사전 요구 사항

이 튜토리얼을 따라하려면 다음이 필요합니다:

로컬에 Node.js 22+ 설치.
Zencoder 계정(무료 플랜 또는 체험판으로 충분합니다).
API 키가 구성된 Bright Data 계정(API 키 생성 공식 가이드 참조).

Zenflow 설치 및 구성

Zenflow 설치 프로그램을 다운로드하고, 실행한 다음 애플리케이션을 시작합니다. 다음과 같은 환영 화면이 표시됩니다:
Zenflow 환영 화면
로그인(아직 가입하지 않은 경우 회원 가입)하여 Zencoder 계정을 Zenflow에 연결합니다.

몇 가지 설정 질문이 안내됩니다. 답변한 후 기본 AI 에이전트를 선택합니다:
기본 Zencoder AI 에이전트 선택

마지막으로 “다음”을 클릭하여 설정을 완료합니다:
Zenflow
잘 하셨습니다! Zenflow 설치가 완료되었습니다. 이제 Bright Data 통합을 위해 구성할 차례입니다.

Web MCP를 통해 Bright Data를 Zencoder에 연결하기

이 섹션에서는 Zenflow에서 Bright Data Web MCP를 설정하는 과정을 안내합니다.

사전 요구 사항

더 쉽게 따라하려면 다음이 권장됩니다:

MCP 작동 방식에 대한 기본적인 이해.
Bright Data Web MCP가 제공하는 도구에 대한 숙지.

참고: “공통 단계” 챕터에 나열된 사전 요구 사항도 여기에 적용됩니다.

1단계: Bright Data의 Web MCP 시작하기

Bright Data의 Web MCP를 Zenflow에 연결하기 전에 MCP 서버가 컴퓨터에서 올바르게 실행되는지 확인합니다.

Bright Data 계정에 로그인하는 것으로 시작합니다. 빠른 설정을 위해 Bright Data 제어판의 “MCP” 섹션에 있는 지침을 따르세요:

또는 더 자세한 안내를 위해 아래의 수동 설정 단계를 따르세요.

먼저 Web MCP를 전역으로 설치합니다:

npm install -g @brightdata/mcp

다음 명령으로 MCP 서버가 시작되는지 확인합니다:

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" npx -y @brightdata/mcp

또는 PowerShell에서 동일하게:

$Env:API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>"; npx -y @brightdata/mcp

<YOUR_BRIGHT_DATA_API> 플레이스홀더를 실제 Bright Data API 키로 교체합니다. 이 명령은 필요한 API_TOKEN 환경 변수를 설정하고 @brightdata/mcp 패키지를 통해 로컬에서 Web MCP 서버를 시작합니다.

모든 것이 올바르게 작동하면 다음 로그가 표시됩니다:
Bright Data의 Web MCP 시작 메시지
처음 실행 시 @brightdata/mcp 패키지는 Bright Data 계정에 두 개의 존을 생성합니다:

mcp_unlocker: Web Unlocker용 존.
mcp_browser: Browser API용 존.

이 존들이 Web MCP에서 사용 가능한 70개 이상의 도구를 구동합니다. 필요한 경우 공식 저장소에 설명된 대로 커스텀 존을 구성할 수도 있습니다.

존이 생성되었는지 확인하려면 Bright Data 제어판의 “프록시 및 스크래핑 인프라” 섹션으로 이동합니다:
시작 시 Web MCP가 생성한
Web MCP 무료 티어(Rapid 모드)에서는 제한된 도구 세트만 사용할 수 있습니다.

70개 이상의 모든 도구를 사용하려면 Pro 모드를 활성화해야 합니다. 이를 위해 PRO_MODE="true" 환경 변수를 설정합니다:

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" PRO_MODE="true" npx -y @brightdata/mcp

또는 Windows에서:

$Env:API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>"; $Env:PRO_MODE="true"; npx -y @brightdata/mcp

참고: Pro 모드는 무료 티어에 포함되지 않으며 추가 요금이 발생합니다.

완벽합니다! 이제 Bright Data Web MCP가 컴퓨터에서 실행되는 것을 확인했습니다. 다음으로 Zencoder Zenflow가 이에 연결되도록 구성합니다.

2단계: Zenflow에서 Web MCP 구성하기

모든 Zencoder 제품은 MCP 통합을 지원합니다. 구성 파일은 ~/.zencoder/settings.json에 위치합니다. 이 파일을 직접 편집하거나 Zenflow UI를 통해 접근할 수 있습니다.

UI 워크플로의 경우 왼쪽 하단 모서리의 “설정” 아이콘을 클릭합니다:

그런 다음 “MCP 서버” 섹션으로 이동하면 UI에서 직접 구성 파일을 편집할 수 있습니다:

~/.zencoder/settings.json 파일에 다음 내용이 포함되어 있는지 확인합니다:

{
  "mcpServers": {
    "bright-data-web-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": "<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>",
        "PRO_MODE": "true"
      }
    }
  }
}

UI를 통해 편집하는 경우 동일한 구성을 입력하고 “저장”을 클릭합니다:
Zenflow UI에서
이 설정은 앞서 테스트한 npx 명령을 반영하며 인증 및 구성에 환경 변수를 사용합니다:

API_TOKEN(필수): Bright Data API 키.
PRO_MODE(선택 사항): Pro 기능을 활성화하려면 "true"로 설정하거나 무료 티어를 사용하려면 제거합니다.

구성이 완료되면 Zencoder는 지정된 npx 명령을 사용하여 로컬 Web MCP 서버를 시작하고 연결합니다. 훌륭합니다!

3단계: Web MCP 연결 확인하기

작성 시점에서 Zenflow는 사용 가능한 MCP 도구를 검사하는 직접적인 UI를 제공하지 않습니다. 연결을 확인하려면 Work 모드로 전환하고 다음과 같은 프롬프트를 보냅니다:

Which MCP tools do you have access to?

다음과 유사한 결과가 표시됩니다:
Zenflow에서 사용 가능한 Web MCP 도구
응답에는 사용 가능한 모든 MCP 도구가 나열됩니다. Pro 모드에서는 70개 이상의 Web MCP 도구가 목록에 포함됩니다. 그렇지 않으면 Rapid(무료) 모드에서 사용 가능한 도구만 표시됩니다.

훌륭합니다! 이로써 Bright Data Web MCP가 올바르게 연결되어 Zencoder 제품에 도구를 제공하고 있음을 확인합니다. 이 블로그 게시물의 뒷부분에서 실제 워크플로에서 Web MCP와 Bright Data 스킬을 함께 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

Zencoder에 Bright Data 스킬 추가하기

여기서는 Vercel의 skills 도구가 제공하는 안내 워크플로를 통해 Zencoder 설정에 Bright Data 스킬을 추가하는 방법을 배웁니다.

빠른 수동 설정: 수동 방식을 선호한다면 Bright Data 스킬 저장소를 클론하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 스킬을 ~/.zencoder/skills 디렉토리에 복사합니다:

git clone https://github.com/brightdata/skills
cp -r skills/skills/* ~/.zencoder/skills/

그렇지 않으면 아래의 더 안내된 방식을 따르세요!

사전 요구 사항

다음이 필요합니다:

로컬에 설치 및 구성된 Bright Data CLI(Bright Data 스킬의 주요 사전 요구 사항).
Bright Data 스킬에 대한 기본 지식.

참고: Bright Data CLI의 빠른 설정을 위해 “Bright Data CLI: 설치 및 설정” 가이드를 참조하세요. 또는 전용 블로그 게시물을 읽어보세요.

Agent Skills 표준에 대한 기본 이해와 Vercel의 skills CLI 도구에 대한 약간의 친숙함도 도움이 됩니다.

1단계: Bright Data 스킬 설치하기

Zencoder 환경에 Bright Data 스킬을 설치하려면 다음을 실행합니다:

npx skills add brightdata/skills -a zencoder

위 명령은 skills 패키지를 설치하고 설정 프로세스를 시작합니다. 이 과정에서 다음이 수행됩니다:

공식 Agent Skills 디렉토리에서 Bright Data 스킬을 다운로드합니다.
Zenflow 및 IDE 플러그인을 포함한 모든 Zencoder 제품에서 사용할 수 있도록 구성합니다.

먼저 설치할 스킬을 선택하는 화면이 표시됩니다:
모든 Bright Data 스킬 선택
모두 설치하려면 스페이스바를 사용하여 각 스킬을 선택한 다음 Enter를 누릅니다.

그런 다음 설치 범위를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. Web MCP 통합이 전역으로 구성되었으므로 Bright Data 스킬도 전역으로 설치해야 합니다. 따라서 “전역” 옵션을 선택합니다:
설치 범위 선택

다음으로 “설치 요약” 및 “보안 위험 평가” 섹션이 표시됩니다. 두 섹션을 주의 깊게 검토하고 Enter를 눌러 확인합니다. 마지막으로 확인 메시지가 표시됩니다:
최종 확인 화면
Bright Data 스킬이 ~/.zencoder/skills 디렉토리에 설치됩니다. 변경 사항이 로드되도록 Zencoder 제품을 재시작합니다. 훌륭합니다!

2단계: 스킬이 사용 가능한지 확인하기

이제 설치된 스킬을 특별 명령으로 접근할 수 있어야 합니다. 이를 확인하려면 Zencoder에서 /를 누르고 Bright Data 스킬이 목록에 표시되는지 확인합니다(기본 Zencoder 스킬과 함께):
명령으로 사용 가능한 Bright Data 스킬 확인
나열된 명령이 Bright Data 스킬과 일치하면 설치가 성공적으로 완료된 것입니다.

중요: 스킬이 표시되지 않으면 Zencoder 제품을 재시작합니다. Zenflow에서는 스킬이 ~/.agents/skills에도 복사되어 있는지 확인합니다(npx skills add brightdata/skills -a cline으로 해당 폴더에 설치할 수도 있습니다). 그런 다음 Zenflow를 재시작합니다.

선택 사항: Bright Data CLI를 아직 구성하지 않은 경우 온보딩 스킬을 실행하고 지침을 따릅니다:

/agent-onboarding

Bright Data 온보딩 스킬
임무 완료! 다음 챕터에서는 Zencoder AI 에이전트 내에서 Bright Data Web MCP와 스킬을 최대한 활용하는 방법을 살펴봅니다.

Zencoder + Bright Data: 한 단계 높은 AI 지원 경험

Zencoder + Bright Data 설정이 얼마나 강력한지 확인하기 위해 실제 웹 데이터가 필요한 구체적인 작업을 살펴보겠습니다.

작업 중인 프로젝트에 가장 적합한 Python 해싱 라이브러리를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다.
이런 시나리오에서 LLM에만 의존하는 것은 위험할 수 있습니다. AI 모델이 최근 업데이트, 보안 문제, 특정 라이브러리에 영향을 미치는 CVE, 기본 알고리즘의 변경 사항을 인식하지 못할 수 있기 때문입니다. 이러한 이유로 에이전트를 실시간 웹 데이터에 기반하게 하는 것이 중요합니다.

PyPI나 GitHub 같은 소스에서 정보를 스크래핑할 수도 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트에 종속성, 설치 명령, 유지 관리 상태 등에 대한 추가 세부 정보를 제공할 수 있습니다.

다음과 같은 프롬프트로 목표를 달성합니다:

Discover online the best Python libraries for hashing. Start by performing a contextual search on Google, access the most relevant 2-3 pages, and then select a list of the top 5-7 Python libraries. For each library, scrape structured data from its PyPI page. 

With the scraped data, produce a final structured report with a ranking, including for each library: a description, main capabilities, installation instructions, and (if available) requirements, GitHub links, and other relevant details.

Work 모드에서 실행하면 다음과 같이 진행됩니다:
Zenflow Work에서 프롬프트 실행
발생한 내용은 다음과 같습니다:

에이전트가 계획을 수립하는 것으로 시작합니다.
Web MCP의 search_engine 도구(Bright Data SERP API 기반)를 사용하여 맥락적 Google SERP 결과를 검색합니다.
가장 관련성 높은 페이지를 선택하고 scrape_batch(Web Unlocker API 경유)를 사용하여 스크래핑합니다.
상위 7개의 가장 관련성 높은 라이브러리를 식별하고 web_data_pypi_package Web MCP Pro 도구를 병렬로 호출하여 구조화된 PyPI 데이터로 보강합니다.
수집된 모든 정보를 최종 report.md 파일로 집계합니다.

최종 출력은 프로젝트 디렉토리의 report.md 파일입니다:
생성된

열어보면 상세하고 검증 가능한 정보를 담은 구조화된 Markdown 보고서를 확인할 수 있습니다. Python 해싱 라이브러리에 집중해 보겠습니다:

각 라이브러리 섹션이 모델의 학습 지식만이 아닌 실시간 PyPI 데이터를 기반으로 한다는 점에 주목하세요.

보고서에는 의사 결정을 지원하는 비교 표도 포함되어 있습니다:
최종 비교 표
이로써 완성입니다! 이 간단한 예제는 Bright Data를 Zenflow Work(또는 다른 Zencoder 제품)에 통합하는 가치를 보여줍니다. Zencoder 에이전트는 이제 웹에서 AI 준비된 최신 정보를 검색하여 다양한 사용 사례에서 더 신뢰할 수 있는 출력을 생성할 수 있습니다.